特徵工程（Feature Engineering）VS表示學習（Representation Learning）
經典機器學習方式是以人類的先驗知識將raw數據預處理成feature，而後對feature進行分類。分類結果十分取決於feature的好壞。因此過去的機器學習專家將大部分時間花費在設計feature上。那時的機器學習有個更合適的名字叫feature engineering 。web 後來人們發現，利用神經網絡，讓網絡本身學習如何抓取feature效果更佳。因而興起了representation l
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